毕业论文的ai指令总结

比如：指定它模仿某位资深律师的逻辑严谨和言简意赅的风格。这样，AI在提供信息时，会更加符合专业律师的沟通和表达习惯。Experiment，要求AI为你提供多个例子：比如：“请针对此案件，给出至少三种不同的诉讼策略，并分析每种策略的优劣势。”这种指令有助于律师更全面地了解信息，这种指令有助于帮助律师梳理多个思路，提供更多解决方案的灵感。第二种：PEMSSCP ersonality（个性化的风格）E xample Inquiry（给参考、或一定的逻辑结构）M ultiple Angles（多个角度来思考）S ummarize（总结概括）S eparator（区分：引号、分隔符号、首先、其次、最后等）C apacity and Role（能力或者角色）举例：Personality比如，我们可以选择一种幽默且富有洞察力的风格，同时融入某个人的创新视角。这样的风格不仅能让枯燥的法律分析变得生动有趣，还能启发客户从新的角度思考问题。Example Inquiry比如：在为客户提供法律建议时，我们可以采用SWOT分析法或4P原则等逻辑结构。例如，使用SWOT分析法来评估一个商业合同的优势、劣势、机会和威胁，从而帮助客户完成更明智的交易。Multiple Angles当面对复杂的法律问题时，我们需要从多个角度进行思考。比如，在分析一个商事诉讼时，我们可以从市场趋势、竞争对手的行为、战略规划、财务状况以及市场前景等多个角度来思考诉讼策略，以确保为客户提供全面且深入的法律建议。Summarize

对于大多数今天的实际应用，我们建议大多数人应该专注于经过调整的指令语言模型。这些模型更易于使用，而且由于OpenAI和其他LLM公司的工作，它们变得更加安全和更加符合要求。因此，本课程将专注于经过调整的指令语言模型的最佳实践，这是我们建议大多数应用程序使用的模型。在继续之前，我只想感谢OpenAI和DeepLearning.ai团队为我们提供的材料做出的贡献。我非常感谢OpenAI的Andrew Main、Joe Palermo、Boris Power、Ted Sanders和Lillian Weng。他们与我们一起进行了头脑风暴，对材料进行了审核，为这个短期课程的课程设置拼凑了课程计划。我也感谢深度学习方面Geoff Ladwig、Eddy Shyu和Tommy Nelson的工作。因此，当您使用经过调整的指令语言模型时，请考虑给另一个人指示。比如说一个聪明但不了解任务细节的人。那么当LLMs不能工作时，有时是因为指令不够清晰。例如，如果您要说，请为我写一些关于艾伦·图灵的东西。除此之外，明确您希望文本集中讨论他的科学工作、个人生活、在历史中的角色或其他相关事项可能会有所帮助。如果您指定文本要呈现的语气，它应该采用类似专业新闻记者所写的语气呢？还是更像一封简短的随笔，希望LLMs生成您所要求的内容？当然，如果你想象自己要求一个刚拿到大学毕业证的人为你执行这个任务，你甚至可以提前指定他们应该阅读哪几段文本以撰写关于艾伦·图灵的文本，这会进一步为他们成功执行您的此项任务做好准备。在下一个视频中，您将看到如何清晰明确、具体，这是提示LLMs的一个重要原则。您还将学习第二个提示原则：给LLMs时间思考。所以，让我们继续下一个视频。

继续上述例子，如果你可以向LLM寻求写作建议，那么也可以直接要求它¹帮你写论文。让我们看看，当你提供一些关于我的背景信息，并给出一些指令时会发生什么：“根据以下关于我的信息，写一篇四段的大学申请论文：我来自西班牙巴塞罗那。尽管我的童年经历了一些创伤性事件，比如我6岁时父亲去世，但我仍然认为我有一个相当快乐的童年。在我的童年时期，我经常换学校，从公立学校到非常宗教的私立学校。我做过的最“异国情调”的事情之一是在爱达荷州的双子瀑布与我的大家庭一起度过六年级。我很早就开始工作了。我的第一份工作是13岁时的英语老师。在那之后，以及在我的学习过程中，我做过老师、服务员，甚至建筑工人。”请参见图2的输出结果。图2：包含指令和输入的提示词结果示例¹请注意，我并不是在提倡这是这些工具的道德使用方式，但了解这种可能性的存在以及它已经被全世界的学生使用是很重要的。这超出了这个介绍性指南的范围，去讨论LLM或整个生成式AI引入的所有可能的伦理、法律或道德问题，但我认为至少在介绍性示例中提出这一点是很重要的。你可以用生成模型做某件事，并不意味着这是正确的事情！另一方面，如果你是接收方，你最好为你的组织准备好迎接各种AI生成的内容。幸运的是，对于像这个例子中概述的情况，已经有努力正在进行以检测AI生成的内容。